大家用Qwen2.5写Python时会不会经常遇到“半截代码”的情况？

我之前用Qwen2.5-Coder-7B也碰到过，写长函数时确实容易断片，尤其带嵌套异常处理那种。后来发现把max_tokens拉高没用，反而得在prompt里明确说“输出完整可运行代码，不要省略”，然后加一句“用try/except包裹每个请求”。vLLM那边我试过调repetition_penalty到1.05左右，稍微好点，但7B写超过60行的逻辑还是吃力，换14B明显稳很多。

7B写长函数确实容易断片，我也碰到过，尤其是异常处理和嵌套逻辑一多就开始复读。感觉不全是采样参数的事，vLLM默认的stop token和上下文截断有时候会提前掐掉输出。你可以试试把max_tokens调大点，再在prompt里明确要求“完整输出函数，不要省略”，或者干脆换14B，长代码稳定性会好不少。

我也遇到过，7B写长函数确实容易断片，换14B后好很多，vLLM采样策略影响不大。

7B的Coder模型写长函数确实容易这样，我本地跑的时候也有类似感觉，尤其是上下文里塞了比较长的docstring或者注释，它经常写到一半就开始“重复你的话”，像是注意力飘走了。vLLM那边虽然吞吐高，但默认的采样配置对代码补全不一定友好，你可以试试把repetition_penalty稍微调高一点，比如1.1左右，再把stop token加上对应的eos和代码块结束符，有时候它只是不知道该怎么“收尾”。另外你提到的“敲空格才继续”挺典型的，说明它其实还没生成完，只是被截断或者卡在某个token上了，可以看一下是不是max_tokens设得不够大，或者vLLM的ignore_eos没关掉。7B写简单函数没问题，但带异常处理和嵌套逻辑的爬虫确实容易断片，我后来换成14B同量化版本，同样prompt下完整率高不少，代价就是显存多占一点。如果条件允许，建议至少上14B，或者用7B的时候把任务拆成小函数分步让它写，别一次性要求太多。